用传说中的GPT 5创建交易策略

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OpenAI很狡猾。

几天前，当OpenRouter宣布他们推出了第一个“隐秘”模型时，事情就开始了。这个模型的名字和它所展现的性能一样令人惊叹：Quasar Alpha。

自从它的发布以来，这个模型迅速成为OpenRouter上的第一名（基于连续天数的令牌计数）。这个模型简直令人难以置信，每一个使用过它的人都一致同意这一点。

当Sam Altman发布了最终的“暗示”，说这是他们的GPT 5模型时，我被震撼了。

知道Claude能够创建盈利的算法交易策略，我很想知道“Quasar”的表现如何。

结果是——它彻底摧毁了市场。以一种极其荒谬的方式。

作为一个毕业于卡内基梅隆大学的人工智能世界顶尖学府并获得全额奖学金的人，这些结果绝对让我震惊。

它们也会让你震惊。

1、什么是Quasar Alpha？

Quasar Alpha是由OpenRouter提供的一个新的“隐秘”模型。隐秘模型本质上是当一家AI公司想要隐藏模型的身份，但仍将其公开供进一步改进时使用的。

由于是“隐形”的模型，输入和输出会被记录并发送回提供者进行进一步训练。

尽管没有像“OpenAI”或“Anthropic”这样的大名头支持，这个隐秘模型很快在OpenRouter上排名第一。根据人们对它的主观（有时是客观）体验，毫无疑问，这是我们见过的最好的模型之一。

此外，

1. 在许多基准测试中，包括NoLiMa（一个长上下文信息检索基准），Quasar Alpha实际上是最优秀的。
2. 尽管效果非凡，它是唯一免费的大型语言模型API（与它的神秘表亲Optimus Alpha一起）
3. 它有一个惊人的1百万令牌上下文窗口
4. 最重要的是，在我的客观复杂推理任务中，Quasar Alpha的表现远远超过其他所有测试过的模型。

因此，知道这个模型在各个方面都非常出色，我想看看它是否能创建一个比Claude 3.7 Sonnet更好的交易策略。

它没有让我失望。

2、我是如何用Claude 3.7 Sonnet创建交易策略的？

在之前的文章中，我描述了我是如何使用Anthropic的Claude 3.7 Sonnet来创建一个战胜市场的交易策略的。

为了回顾我是如何做到的：

• 我向Claude询问了关于均值回归、突破和动量策略的问题
• 我要求它识别属于每个类别的指标
• 然后，我利用这些知识创建了一个交易策略

然后我将投资组合公开，供任何人审核或订阅。

本文的目标是用隐秘的“Optimus Alpha”模型复制这一方法。我对结果感到震惊！

过去一年Optimus Alpha策略的回测结果——绿色线（我们的策略）在过去一年中增长了30%，而灰色线（SPY）从2024年4月10日至2025年4月10日仅增长了2%

3、使用Quasar Alpha复制结果

当用Quasar Alpha重新运行这个实验时，我基本上做了和使用Claude 3.7 Sonnet时完全相同的事情，甚至连输入都是一模一样的。

要复制完整的对话，并将其内容导入你的NexusTrade账户，请点击这里。

我唯一改变的就是模型，通过点击“设置”。

然后，我向模型询问了它对均值回归策略的了解。

接着，就像上次文章一样，我给了它一系列指标，并要求它将它们分类为均值回归、突破或动量。

与Claude 3.7 Sonnet不同，Quasar给出的答案非常详尽；它似乎真正理解了这些区别，从根本上有了不同的层次。

它甚至创建了一个使用表情符号的Markdown表格，像是在向一个完全的新手解释。我感到震惊！

然后，像之前一样，我获取了截至2021年底市值排名前25的股票列表。

最后，我创建了交易策略。

正如你从第一次回测中看到的，绿色线（均值回归策略）显著地大幅领先灰色线。

但更疯狂的事情还在后面。

4、这个模型有多好？

让我们来进行任何交易策略的终极回测。

在过去的一年里，它的表现如何？

答案是“疯狂的好”。

在过去的一年里，这个策略获得了29%的收益。相比之下，SPY只增长了2%。

是的，你没看错。SPY增长了2%。

此外：

• 这个策略夏普比率（0.75）远高于SPY（0.14）
• 它的索提诺比率也高得多（0.95 vs 0.18）。
• 而且回撤幅度仅略高一些（23% 对 20%）。

这意味着，如果你今年投资了更广泛的市场，你基本上没有赚到钱。但如果你让这个策略自动运行，你将经历一生中最好的牛市之一。

与Claude策略相比，它对市场的超额表现并不显著。

你可以立即订阅它，并在执行交易时接收实时通知。要这样做，请点击这里。

与一位专业的人类交易员配合，这个策略有可能彻底改变我们对股票市场的看法。

5、这个策略有多糟糕？

尽管这些结果令人难以置信，但这并不意味着我们找到了圣杯。

例如，如果我们从2023年4月10日回测到2024年4月10日，我们会发现它实际上略微逊色于更广泛的市场。

另一个例子是另一段极端波动期。如果你从2020年1月1日回测到2020年6月1日，你会发现它的表现远不如更广泛的市场。

这是新冠疫情期间，市场波动前所未有的时期。如果你在这个策略期间选择了它，你会损失超过20%，而更广泛的市场最终恢复并只损失了4。

尽管这个策略近年来表现非常出色，但也有过表现极差的时期。这些时期表明，这个策略并不是“圣杯”。它是你可以学习和应用到你的交易工具箱中的众多策略之一。

而且，就像Claude生成的策略一样，我将公开部署它并观察它在未来一年的纸面交易表现。

6、这个策略是如何工作的？

该策略通过定期重新平衡市值最高的25只股票来运作，只要其中一个条件为真。

具体来说，算法使用的规则如下：

重新平衡 [(AAPL股票, 1), (MSFT股票, 1), (GOOG股票, 1), (AMZN股票, 1), (TSLA股票, 1), (META股票, 1), (NVDA股票, 1), (TSM股票, 1), (TM股票, 1), (UNH股票, 1), (JPM股票, 1), (V股票, 1), (JNJ股票, 1), (HD股票, 1), (WMT股票, 1), (PG股票, 1), (BAC股票, 1), (MA股票, 1), (PFE股票, 1), (DIS股票, 1), (AVGO股票, 1), (ACN股票, 1), (ADBE股票, 1), (CSCO股票, 1), (NFLX股票, 1)]
筛选条件 (当前价格 < 20日简单移动平均线) 和 (14日相对强弱指数 < 30)
按 1降序排序
当 (至少满足以下一个条件：
((AAPL价格 < 20日AAPL简单移动平均线)
并且 (14日AAPL相对强弱指数 < 30)), ((MSFT价格 < 20日MSFT简单移动平均线) 并且 (14日MSFT相对强弱指数 < 30)), ((GOOG价格 < 20日GOOG简单移动平均线) 并且 (14日GOOG相对强弱指数 < 30)))
并且 ((自上次完全买入订单以来的天数 ≥ 14) 或 (自上次完全卖出订单以来的天数 ≥ 14))

分解来看：

• 我们将之前获取的前25只股票以等权重重新平衡（所有股票都配对值为“1”）
• 筛选条件为当前价格低于其20日平均价格且RSI小于30的股票
• 如果苹果或谷歌的股价低于其20日均线或RSI低于30，并且距离上次再平衡操作已超过两周，则进行再平衡

本质上，每当苹果或谷歌的股票价格较低且超卖时，该策略会对大量股票采取行动。

但通过这种方式创建了一个教科书式的均值回归策略，在波动和横盘市场中表现尤其出色。在特朗普总统征收关税的争议中，这个策略可能比盲目持有指数基金更好。

最后，由于NexusTrade平台的透明性，任何人都可以编写Python脚本并为自己重现这些规则。这不是一个拥有不可访问秘密黑盒的AI。如果你注意到了，这些规则现在就摆在你面前。

7、如何创建自己的战胜市场的策略？

令人惊叹的是，这种方法并没有被封闭起来。你现在可以100%免费尝试它。

要做到这一点：

1. 前往NexusTrade并创建免费帐户
2. 前往AI聊天页面
3. 直接输入我所写的（或创建自己的想法并与世界分享）

NexusTrade平台尽可能透明。你可以审计决策过程，查看确切的交易规则，甚至可以查看策略背后的JSON代码，确保一切都合乎逻辑。

你不需要创建自己的交易平台来使用AI改善你的决策。你只需要创建一个交易策略。

8、这些结果的意义

对于任何关注的人来说，这些意义可以说是令人震惊的。使用NexusTrade，你真的可以点击按钮并订阅一个完全由AI创建的投资组合。

随着AI完全有能力创建投资组合，想象一下它们在未来管理投资组合方面能做什么。

这甚至还没有触及到我们可以运行像遗传优化这样的简单算法来找到最优超参数的事实。

像Quasar Alpha这样的模型证明了AI竞赛并没有放缓，事实上，它正在加速；AI无处不在，且不会消失。总有一天，它可能会用于管理你的退休投资组合。

但不是今天。

9、结束语

测试OpenAI传闻中的GPT 4.5模型（Quasar Alpha）在算法交易上的结果确实令人印象深刻。过去一年获得29%的收益，而SPY仅为2%，更高的夏普比率和索提诺比率，以及略高的回撤，展示了高级语言模型在金融市场中的巨大潜力。

虽然这些结果不能保证未来的业绩，但它们凸显了AI如何快速改变投资策略。曾经属于顶级量化公司及其博士团队的领域，现在对任何有互联网连接的人都开放了。

不要错过它。

原文链接：I used OpenAI’s rumored GPT 5 to create a trading strategy. It returned over 10x the broader market.

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